王秀菊

摘 要：由于食品的主要質(zhì)量指標(biāo)、微量元素指標(biāo)、食品安全指標(biāo)的基頻吸收多處于中紅外波段范圍內(nèi)，加之中紅外光譜分析技術(shù)具備快速、無(wú)其他化學(xué)藥品消耗、分析樣品無(wú)損耗等優(yōu)點(diǎn)，因此中紅外光譜技術(shù)在食品品質(zhì)分析中得到深度應(yīng)用，有望成為食品品質(zhì)保證的主要檢測(cè)手段。

關(guān)鍵詞：中紅外光譜;食品品質(zhì)分析;食品安全檢測(cè)

Abstract：Because of the main quality index， Micronutrient Index and Food Safety Index of food， the absorption of its fundamental frequency is mostly in the mid-infrared band， in addition， mid-infrared spectroscopy has the advantages of rapidity， no consumption of other chemicals and no loss of analytical samples， so the mid-infrared spectrometry technology has been widely used in food quality analysis and is expected to become the main testing method for food quality assurance.

Key words：Mid-infrared spectroscopy; Food quality analysis; Food safety testing

中圖分類號(hào)：TS207.3

如今，人們對(duì)食品品質(zhì)的要求已經(jīng)從要求吃飽逐步轉(zhuǎn)向健康，因此，如何持續(xù)提高食品品質(zhì)，快速把控食品質(zhì)量成為食品企業(yè)占領(lǐng)市場(chǎng)的關(guān)鍵要素。由于常規(guī)檢測(cè)方法較中紅外光譜掃描技術(shù)具有耗時(shí)長(zhǎng)、對(duì)人員素質(zhì)要求較高、檢驗(yàn)操作復(fù)雜等特點(diǎn)，特別是常規(guī)檢驗(yàn)耗時(shí)長(zhǎng)，嚴(yán)重滯后于生產(chǎn)工藝對(duì)結(jié)果的時(shí)間要求，無(wú)法有效的指導(dǎo)生產(chǎn)，所以，生產(chǎn)企業(yè)紛紛采用中紅外光譜掃描技術(shù)進(jìn)行樣品檢測(cè)，以便快速作出采購(gòu)的原料是否接受、是否進(jìn)入下一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)、以及食品是否投入市場(chǎng)進(jìn)行銷售的決定。

1 中紅外光譜技術(shù)的定量分析

1.1 中紅外光譜技術(shù)的定量分析的原理

中紅外圖譜干擾因素較少，可以較好的應(yīng)用于食品組分的定量分析中。中紅外光譜定量分析的原理主要是朗伯-比爾定律，即物質(zhì)對(duì)某一波長(zhǎng)下的光的吸收強(qiáng)弱與吸光物質(zhì)的濃度、物質(zhì)的層厚度成正比。據(jù)此，將待測(cè)樣品裝入中紅外光譜儀的樣品杯中，通過(guò)掃描獲取相應(yīng)的吸光度，引入中紅外在此波段處的透射率，求得樣品中待測(cè)組分的含量。

1.2 中紅外光譜的化學(xué)計(jì)量學(xué)

中紅外光譜技術(shù)主要通過(guò)對(duì)噪音和其他影響因素的濾除進(jìn)行光譜預(yù)處理，并通過(guò)數(shù)據(jù)模型，獲得良好的定性或定量效果。目前，常見的建模方法有主成分分析法（PCA）、因子判別分析（FDA）、偏最小二乘法（PLS）、多元線性回歸法（MLR）與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（ANN）等[1]。

2 中紅外光譜技術(shù)定性分析

通過(guò)與氣相色譜、離子色譜、質(zhì)譜連用儀、紫外-可見分光光度計(jì)、滴定法等檢測(cè)技術(shù)手段的結(jié)合，可提高中紅外光譜分析技術(shù)的準(zhǔn)確性，強(qiáng)化中紅外光譜技術(shù)的定性分析效果。近幾年，國(guó)內(nèi)外利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)紅外光譜技術(shù)進(jìn)行了深度研究，中紅外光譜的解譜速度及解譜成功率均得到不同程度的提高，且具備分析時(shí)間短、所需樣品量少、樣品完整程度高以及測(cè)定便利等優(yōu)勢(shì)，中紅外光譜定性技術(shù)在當(dāng)前食品檢測(cè)中逐步嶄露頭角。

3 中紅外光譜在食品品質(zhì)分析中的深度應(yīng)用

3.1 食品主要組分定量定性分析

食品中的組分含量不僅是判斷食品品質(zhì)的重要指標(biāo)，也是改善與鑒別食品真?zhèn)渭凹兌鹊年P(guān)鍵切入點(diǎn)。由于，食品行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入白熱化，低劣、仿造產(chǎn)品相繼出現(xiàn)，食品各行業(yè)協(xié)會(huì)為了營(yíng)造良好的食品生產(chǎn)氛圍，積極采取措施防范假冒偽劣產(chǎn)品擾亂市場(chǎng)，比如建立白酒指紋圖譜，防止仿冒白酒損壞各生產(chǎn)廠家的企業(yè)聲譽(yù)。但由于常規(guī)定性方法多采用氣相色譜、氣質(zhì)色譜等儀器，定性周期長(zhǎng)、檢驗(yàn)成本高，而且儀器設(shè)備較昂貴，不利于在食品生產(chǎn)企業(yè)推廣使用。食品主要組分較多，通常需要對(duì)各組分進(jìn)行單獨(dú)檢測(cè)，耗時(shí)較長(zhǎng)，阻礙了食品企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)假冒產(chǎn)品維權(quán)。中紅外光譜技術(shù)已經(jīng)能夠成功檢測(cè)乳制品、白酒、啤酒、葡萄酒、糧食、蔬菜與肉制品等產(chǎn)品中主要組分的含量。食品生產(chǎn)商能在短時(shí)間內(nèi)掌握產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)防止偽劣產(chǎn)品侵犯自己的權(quán)益。另外可通過(guò)判斷組分變化情況，達(dá)到有效推測(cè)產(chǎn)品保質(zhì)期的目的。如今，中紅外光譜定量檢測(cè)技術(shù)日益成熟，逐步成為生產(chǎn)企業(yè)控制生產(chǎn)工藝控制的主要手段。同時(shí)由于中紅外光譜的快捷便利等特點(diǎn)，其定性、定量技術(shù)在食品品質(zhì)鑒別與食品保質(zhì)期研究確定中日益發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

3.2 食品中微量組分的分析

由于各種微量元素的含量會(huì)對(duì)不同體質(zhì)的人群產(chǎn)生不同影響，所以人們?cè)谫?gòu)買食品的過(guò)程中，會(huì)格外關(guān)注食品中微量成分的含量。Soyeurt等[2]利用中紅外光譜技術(shù)對(duì)牛奶中Ca、K、Mg、Na和P含量進(jìn)行分析。Basalekou等[3]則通過(guò)紅外光譜與最小二乘法判別相結(jié)合，對(duì)5個(gè)不同地區(qū)生產(chǎn)的葡萄酒進(jìn)行準(zhǔn)確鑒別;樹莓果實(shí)營(yíng)養(yǎng)豐富，含有人體必要的氨基酸、礦物質(zhì)元素、黃酮類化合物及超氧化物歧化酶等多種營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，而樹莓酒具有益腎固精、養(yǎng)肝明目的功效[4]。莊洋等[5]建立了測(cè)定番茄醬中番茄紅素的數(shù)學(xué)模型，結(jié)果顯示其預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的線性擬合決定系數(shù)為0.959 8，

能較準(zhǔn)確地的測(cè)定番茄醬中番茄紅素的含量。由于中紅外光譜技術(shù)的開發(fā)不同程度的借鑒了化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)、基礎(chǔ)測(cè)試技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及光譜測(cè)量技術(shù)，中紅外光譜對(duì)分子結(jié)構(gòu)定性技術(shù)逐步成熟，迎合了食品中微量元素快速分析的需求。

3.3 食品安全組分分析

隨著人民生活水平的不斷提高，食品安全逐步得到人們的普遍關(guān)注，農(nóng)殘、食品添加劑、污染物含量作為影響食品安全的主要因素，借助食品安全快速檢測(cè)手段對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)尤為重要。Sivakesava等[6]研究了用傅里葉變換紅外技術(shù)檢測(cè)牛奶中四環(huán)素含量的可行性。中紅外光譜掃描技術(shù)在農(nóng)藥、食品添加劑、污染物在食品中的殘留量檢測(cè)中廣泛應(yīng)用，對(duì)提高食品生產(chǎn)環(huán)節(jié)食品安全率、保證符合食品安全要求的食品正常入駐市場(chǎng)，市場(chǎng)監(jiān)督管理局實(shí)現(xiàn)對(duì)食品安全風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)督，起到良好的助推作用。

4 展望

中紅外光譜檢測(cè)技術(shù)需要借助常規(guī)檢驗(yàn)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)建模，才可達(dá)到定性定量的目的，但由于對(duì)中紅外光譜研究的深入，數(shù)據(jù)庫(kù)及其模型已經(jīng)相對(duì)完善，模型升級(jí)技術(shù)也已經(jīng)成熟，中紅外光譜掃描技術(shù)已經(jīng)滿足食品生產(chǎn)行業(yè)、食品檢驗(yàn)行業(yè)以及食品監(jiān)管行業(yè)的檢測(cè)設(shè)備用需求。

利用中紅外光譜技術(shù)對(duì)樣品組分進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)于沒(méi)有干擾基質(zhì)的液體樣品，可以直接進(jìn)行進(jìn)樣掃描，以獲取組分含量及組分定性結(jié)果，不需要消耗化學(xué)試劑，不需要加熱設(shè)備及其他輔助設(shè)備。具備分析時(shí)間短、耗電低、綠色無(wú)污染的優(yōu)點(diǎn)，迎合了政府提效率、降耗能、綠色環(huán)保的方向性政策。

中紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在食品品質(zhì)、食品特性、食品安全等方面已初步展露其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，其在食品檢測(cè)方面的應(yīng)用深度與廣度還在進(jìn)一步研究開發(fā)中，隨著中紅外光譜技術(shù)的日漸成熟，或?qū)⒊蔀槭称菲焚|(zhì)保證的主要檢測(cè)手段。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐慧榮，王輝君，黃 康，等.PLS和SMLR建模方法在水蜜桃度無(wú)損檢驗(yàn)中的比較研究[J].光譜學(xué)與光譜分析，2008，28（11）：523-526.

[2]Soyeurt H，Bruwier D，Romnee J M，et al.Potential estimation of major mineral contents in cow milk using mid-infrared spectrometry[J].Journal of Dairy Science，2009，92（6）：2444-2454.

[3] Basalekou M， Pappas C，Tarantilis P， et al. Wine authentication withfourier transform infrared spectroscopy： A feasibility study on variety，typeof barrel wood and ageing time classification[J].Int J Food Sci Technol，2017，52（6）：1307-1313.

[4]謝玉榮，李 強(qiáng)，王 嬌.紅外光譜技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用[J].食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào)，2009，10（22）7773-7778.

[5]莊 洋，田盼盼，夏冬梅，等.衰減全反射紅外光譜測(cè)定番茄醬中番茄紅素[J].食品科學(xué)，2017，38（18）：163-167.

[6]Sivakesava I S，Irudayaraj J.Rapid Determination of Tetracycline in Milk by FT-NIR and FT-MIR Spectroscopy[J].Journal of Dairy Science，2002，85（3）：487-493.